hadoop 大数据 python HDFS常用操作以及使用Spark读取文件系统数据

目录

一、实验目的二、实验具体内容2.1 HDFS常用操作2.2 Spark读取文件系统数据（本地和HDFS）

一、实验目的

掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法；熟悉HDFS的基本使用方法；掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。

二、实验具体内容

2.1 HDFS常用操作

启动Hadoop，在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop” cd /usr/local/hadoop/

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

在Linux系统的本地文件系统的“/home/hadoop”目录下新建一个文本文件test.txt，并在该文件中随便输入一些内容，然后上传到HDFS的“/user/hadoop”目录下； 使用vim命令在本地新建一个文件，使用hdfs dfs -put将文件上传到hdfs，使用hdfs dfs -ls命令查看是否上传成功。 vim /home/hadoop/test.txt

./bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/test.txt

./bin/hdfs dfs -ls

把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，下载到Linux系统的本地文件系统中的“/home/hadoop/下载”目录下； 使用hdfs dfs -get命令下载hdfs文件到本地 将HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件的内容输出到终端中进行显示； 使用hdfs dfs -cat将文件内容输出到终端显示 在HDFS中的“/user/hadoop”目录下，创建子目录input，把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，复制到“/user/hadoop/input”目录下； 用hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input来创建目录， 用hdfs dfs -cp来进行文件复制操作 删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的input子目录及其子目录下的所有内容。 hdfs dfs -rm /user/hadoop/test.txt

hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/input

2.2 Spark读取文件系统数据（本地和HDFS）

下面是我们的test.txt文件的内容（该文件已经在Linux本地和hdfs中存在了）： 在pyspark中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后统计出文件的行数； 在shell中依次输入下面的代码：

file_path = "file:///home/hadoop/test.txt" # 这是你自己的文件地址

data = sc.textFile(file_path)

print("该文件的行数为：", data.count())

在pyspark中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数； 在shell中依次输入下面代码：

file_path = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt"

data = sc.textFile(file_path)

print("该文件的行数为：", data.count())

编写独立应用程序，读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；通过spark-submit提交到Spark中运行程序。 创建~/mycode/LineCount.py文件，其中代码如下： from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("line count")

sc = SparkContext(conf = conf)

file_path = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt"

data = sc.textFile(file_path)

print("该文件的行数为：", data.count())

使用/usr/local/spark/bin/spark-submit ~/mycode/LineCount.py提交程序

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